基于Poisson圆盘分布的河流仿真技术

针对目前河流仿真所存在的计算效率低,渲染效果不够真实的问题, 介绍了一种基于物理规律的河流实时仿真的方法.提出了一种Poisson圆盘分布的算法,可实现屏幕空间的优秀的分布样式,该算法产生的分布粒子用于表达河流的速度场,进而重构河流表面; 采用一种纹理精灵的技术,通过纹理的动态访问和纹理混合,有效地实现河流表面的渲染.仿真实验证明:该方法可以产生渲染效果非常逼真的河流视景,并能够满足实时仿真的要求.     

实时仿真中的逼真虚拟地球实现

针对虚拟现实中真实感不强的问题,提出了一种具有高精度地表纹理的虚拟地球实现方法,构建了一个地表纹理像素精度高达21 600像素×10 800像素、地球表面轮廓凹凸效果和大气层光晕效果的虚拟地球.采用几何计算来构建地球形状模型,将地球按经纬度分成128块,分别计算每块区域顶点坐标、法向量、纹理坐标;采用混合纹理技术对地表纹理、云层纹理及云层法向量图进行3层纹理混合实现地球表面的云层和轮廓凹凸效果;采用实时移动与放缩带大气层纹理的正方形面板来实现大气光晕效果;采用可见性判断和纹理精度管理的方法,实时判断地球表面区域的可见性、选择不同精度纹理粘贴、剔除不可见区域,减少绘制开销.实验显示,该方法在加载1.02 GB纹理像素的情况下,达到了45帧/s的帧速率.      

基于边界保持的非闭合细分曲面小波变换

针对非闭合Loop细分曲面,提出一种小波变换的方法.该方法利用网格边界所在的平面作为映射镜面,将非闭合的网格曲面转换为具有对称形状的闭合网格曲面.在此情况下,原网格边界上的顶点变为新生成闭合网格的内部顶点,在对其进行小波变换后将镜像复制的部分去除即可得到新网格及其边界.该算法同时能够保证网格曲面边界在进行小波变换过程中始终保持在同一平面内,为基于多分辨技术的细分曲面数控加工定位面的确定带来方便.     

卫星图象按块分频压缩法

针对星载实时压缩的需要，设计了一种按块分频压缩算法。该算法以按块定长压缩为基础。用二级拟合修正，与高频纹理特征修正相结合的方式恢复原图象信息，得到了四倍压缩比下，有限误码扩散及较好的图象保真效果。     

基于变尺度混沌算法的曲面品质优化

曲面品质优化是曲面重构中的常见问题，在航空航天和汽车等高端产品设计中，如果要求重构的曲面间具有高阶连续性，往往需要进行大量的优化工作。为了便捷地得到光滑的高品质曲面，提出一种基于变尺度混沌算法的曲面品质优化方法。引入可调参数，在与邻接面NURBS曲面片一阶连续条件下，可以灵活调整多个参数值对目标面进行变形操作；建立变尺度混沌优化的数学模型，计算出可调参数组的最优解，得到相对原曲面变形量最小的高品质曲面。通过案例分析验证了所提方法的鲁棒性和实用性。对优化后的曲面进行光影分析，结果表明：所提方法可以在保证曲面品质的同时，提高曲面重构的效率。     

洞映射方法的研究和改进

针对传统洞映射方法存储大的缺点,对"广义封闭"的概念进行扩展,提出了最小洞映射方法,该方法允许挖洞曲面结束于网格截断面,有效缩小了洞映射区域,节省了存储开销.对适用于广义封闭的洞映射单元识别方法进行了分析,指出了用物面信息判断映射单元属性可靠性较差.发展了一种新的特别适合广义封闭问题的识别方法:"Inverse mark",使用计算网格结点信息自动识别洞外单元,再作为初始点在网格内部推进.研究表明:"Inverse mark"方法计算效率高,可靠性好,自动化程度高,有效提高了重叠网格方法对缝隙等局部复杂结构的适应性     

基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

高动态范围（HDR）图像相比低动态范围（LDR）图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。      

复杂曲面上的自动铺放路径规划方法

自动铺丝是一种先进的复合材料自动制造技术,广泛应用于制造形面复杂的复合材料构件。大曲率区域丝束的压实质量较差、铺放路径的方向偏差和转弯半径难以同时满足等问题,导致了各种铺放缺陷。研究了曲面曲率对路径性能的影响,建立了分区域路径规划机制。采用压辊到曲面的距离来表征丝束压实情况,并根据曲面曲率估算可压实丝束的数量。建立了局部方向偏差和转弯半径计算方法,并在路径密化过程中实时评价,在路径性能超出约束时进行分区。考虑了丝束压实、方向偏差及转弯半径对铺放路径的约束,保证了整张曲面的铺放质量和铺放效率。在翼梢小翼曲面上完成了路径规划方法的仿真和实验验证,结果表明:所提方法能够在复杂曲面上获得满足性能要求的铺放路径。      

基于自适应迭代的机器人曲面恒力跟踪

针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际跟踪过程中机器人末端执行器的接触力和已知传感器坐标系的映射关系,提出了一种基于自适应迭代学习算法的机器人力/位混合曲面恒力跟踪控制方法。该方法由两部分组成:基于机器人和环境接触时的阻抗模型设计了迭代学习控制律,在PD反馈控制的基础上通过迭代项克服机器人的未知参数和不确定性,并构建Lyapunov能量函数证明所提控制律的收敛性;将迭代学习控制律和力/位混合曲面恒力跟踪控制方法结合起来设计了用于曲面工件轮廓跟踪的控制方法。实验结果显示,经过15次迭代,接触力的波动范围逐渐变小并稳定在±3 N之内,验证了所提方法的有效性。      

基于图像纹理的自适应水印算法

图像水印技术是一种在图像中嵌入被称为水印的版权标记,以证明图像版权归属的技术。利用图像纹理粗糙区域易于隐藏水印的优势,提出了一种基于图像纹理的自适应水印算法。首先,设计了一种能够真实反映图像纹理丰富程度的纹理度量方法,引入全局纹理值和局部纹理值的概念来综合分析图像纹理的分布情况;其次,利用滑动窗口和窗口内区域的局部纹理值,精确地获取图像的纹理粗糙区域,将水印嵌入在纹理粗糙区域中,保证嵌入水印图像的视觉质量;然后,通过多元回归分析,得到水印嵌入参数与纹理粗糙区域的全局纹理值和局部纹理值的函数关系,根据区域的纹理值自适应地调整水印的嵌入参数,最大限度地保证水印的不可见性,增强水印的鲁棒性;最后,通过在多个不重叠的纹理粗糙区域中嵌入相同的水印,进一步提高水印提取的准确率。在100幅自然场景图像上进行模拟实验,从不可见性、自适应性和鲁棒性三个方面证实了所提算法相比已有自适应水印算法的优越性。      

典型二次曲面实时成象的改进算法

在旋转的空间几何模型的Ｐｈｏｎｇ光照模型分析基础上，基于以往的二次曲面等灰度理论，提出了一种新的镜面反射模型和投影等灰度线生成算法，该算法很好地解决了典型二次曲面在三维空间旋转任意角度之后实时地生成Ｐｈｏｎｇ模型光照图象，为二次曲面图元接拼形体奠定了良好的基础。     

基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用.采用Delaunay 剖分这一性质,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中.利用全天球星图的剖分不变性,采用有界曲面剖分的边界递归法,生成有序且容量小的完备导航星库;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分,将其结果进行快速匹配识别.仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快.     

B样条曲面自适应拟合算法

针对复杂曲面物体在虚拟环境中的再现问题,依据复杂曲面上提取的已知数据点, 快速反算曲面的控制顶点;由控制顶点、节点矢量确定一条B样条曲面,即真实物体的拟合 曲面.由于提取的数据点存在噪声和摆动,拟合曲面与已知曲面会产生偏差.通过误差判定 条件找到偏差点,根据偏差点、偏差方向及偏差距离计算出曲面更真实的控制顶点;然后重 置相应的控制顶点,达到自动修复拟合曲面的目的.算法在CAD(Computer Aided Design)/C AM(Computer Aided Manufacture)/VR(Virtual Reality)等工程实践中,能够满足对三维物 体造型的不同精度要求.      

Glacier mapping based on rough set theory in the Manas River watershed

Precise glacier information is important for assessing climate change in remote mountain areas. To obtain more accurate glacier mapping, rough set theory, which can deal with vague and uncertainty information, was introduced to obtain optimal knowledge rules for glacier mapping. Optical images, thermal infrared band data, texture information and morphometric parameters were combined to build a decision table used in our proposed rough set theory method. After discretizing the real value attributes, decision rules were calculated through the decision rule generation algorithm for glacier mapping. A decision classifier based on the generated rules classified the multispectral image into glacier and non-glacier areas. The result of maximum likelihood classification (MLC) was used to compare with the result of the classification based on the rough set theory. Confusion matrix and visual interpretation were used to evaluate the overall accuracy of the results of the two methods. The accuracies of the rough set method and maximum likelihood classification were compared, yielding overall accuracies of 94.15% and 93.88%, respectively. It showed the area difference based on rough set was smaller by comparing the glacier areas of the rough set method and MLC with visual interpreter, respectively. The high accuracy for glacier mapping and the small area difference for glacier based on rough set theory demonstrated that this method was effective and promising for glacier mapping.     

基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取

卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星（GF 2）真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。     

面向智能环境的活动模式迁移学习

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。      

影像增强器DR/CT系统像场畸变快速校正

以XRS-152/153影像增强器DR/CT成像系统为研究对象,在分析其输出像场畸变特性的基础上,从校正精度和校正实时性要求出发,采用空间坐标多项式变换方法进行畸变校正.同时,为了解决畸变校正算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元(GPU, Graphic Processing Unit)并行计算和高速浮点计算特性,将图像映射为GPU中的纹理,采用多线程并行计算,使得校正算法在GPU中加速执行.实验结果表明,本方法能有效实现畸变图像的校正,GPU加速方法可以在不损失图像信息的前提下,实现实时校正.     

单目SLAM直线匹配增强平面发现方法

针对微小型机器人及无人机系统日益迫切的轻量化视觉导航需求,提出了一种多维几何特征单目视觉三维环境建模方法。单一点特征单目SLAM制图方法地图描述效率相对较低,噪声容忍性能需要进一步提高。将线和面特征引入单目SLAM的三维地图构建过程,提高系统三维空间建模的搜索速度和稳定性。利用快速直线搜索算法,并基于二维直线匹配生成三维空间直线。现有基于三维空间特征点生成最小采样集的J-Linkage算法需要的倾向向量维数较高,完成单目SLAM常见场景三维平面聚类所需的计算量大。通过点线特征结合以及直线增强的J-Linkage算法可以提高特征平面聚类速度和稳定性,减少系统三维空间表达的冗余信息。     

基于卷积曲面的动态实时星图模拟

多星模拟器可动态刷新显示变化的星空,是星敏感器测试的关键设备。在动态条件下星点成像发生拖尾,要求星模拟器能够准确、实时仿真拖尾星图。建立了动态拖尾星点的卷积曲面模型。该模型是星点光斑弥散函数与权重函数沿着星点运动轨迹的卷积,可描述以任意形式运动产生的拖尾星点。提出了一种基于卷积曲面的像素离散算法,解决了星图仿真实时性不够的问题。先将星点轨迹分割为多段,再计算得到每段轨迹对应形成的星点光斑的像素值,将所有星点光斑累加。所提算法将多重积分化简,使得仿真速度提高了一个数量级,多星模拟器的刷新率达30 Hz。      

屏幕空间微结构表面对象环境光遮挡算法

针对目前复杂微结构表面对象中环境光遮挡计算方法效率低下的缺点,提出一种基于屏幕空间的环境光遮挡计算方法.该算法利用离屏渲染技术,只针对视点所见的场景计算环境光遮挡.算法采用2遍渲染处理,第1遍得到场景的深度纹理,第2遍采用计算最大遮挡角度的方法来快速计算出环境光遮挡的大小;结合延迟着色等技术,可以快速绘制出整个场景的环境光遮挡情况.整个绘制算法在图像空间完成,较好地利用了GPU并行计算的特点,可呈现可变形物体在动态场景中的环境光遮挡效果.实验结果表明,与同类算法相比,该算法不需要预处理,环境光遮挡关系判断高效,绘制速度得到了很大的提升.